教育与经济增长的研究

发布时间：2017-06-13 22:10

  本文关键词：教育与经济增长的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 20世纪中叶以来,经济学家们发现,人力资本在经济增长中发挥了巨大的作用。人力资本理论把教育与经济发展结合起来,带来了教育观念上的巨大变革,使人们认识到教育不仅仅是消费性的,而且更是生产性的。教育的重要经济功能在于提高了受教育者的生产能力。随着知识经济在全球范围内的兴起,作为知识经济发展直接支撑点和重要生长点的教育,人们对它与经济间关系的研究正方兴未艾。 面对我国教育领域重新抬头的“读书无用论”和政府教育投资仍然不足的现状、以及受历史资料限制存在诸多争议的研究,围绕教育与经济增长,进行我国教育投资对经济产出的影响、教育在经济增长中的具体作用及作用大小、教育对经济增长贡献的地区差异等问题的深入研究,对澄清人们思想认识、对国家合理配置资源、推进经济增长方式的转变、进行教育改革和制定教育政策、促进社会和谐发展与科学发展,都具有重大的理论和现实意义。 本文首先对有关教育与经济增长研究的理论进行简要综述,指出教育与经济增长的辩证关系是,经济决定教育,而教育又反过来促进经济增长。然后重点对教育在经济中的作用展开实证研究。这主要包括: 1、教育投资对经济增长影响的动态分析 教育投资是教育发展的物质基础,教育对经济增长的主要作用是通过教育所形成的人力资本对经济增长作出贡献,因而教育投资对经济的影响具有间接性、滞后性和长期性等特点,一般的静态分析很难予以正确的反映。因此我们考虑了通过建立误差修正模型和VAR模型,对我国教育投资与经济增长的关系进行动态分析。 我们重点针对政府教育投资进行讨论,因而以国家财政性教育经费支出作为教育投资指标(记为X),以GDP来反映经济增长(记为Y)。分别绘制出全国1952-2005年ln(Xt)与ln(Yt)、[ln(Xt)-ln(Xt-1)]与[ln(Yt)-ln(Yt-1)(]即增长率)的散点图发现,教育投资增长率与经济增长率并无明显的线性关系,而ln(Xt)与ln(Yt)的线性关系明显,相应指标的积差相关系数也对线性关系的存在性给予了较强的支持。通过单位根检验得知,ln(Xt)与ln(Yt)都是一阶单整的,EG协整检验进一步揭示两者是协整的,表明它们存在长期均衡关系。Granger因果检验揭示ln(Xt)与ln(Yt)是互为Granger因果的,这从数据上说明教育投资与经济增长之间确实存在相互影响的关系。由于Chow断点检验支持将1968年确定为结构突变点,我们在引入虚拟变量的基础上,根据菲利普斯-罗利坦的建议使用动态分布滞后模型估计出ln(Xt)与ln(Yt)长期均衡关系,并进一步按“一般到特殊”的建模方法估计出了误差修正模型。结果表明,从长期来看,1952-1967年,教育投资增长1%,经济产出平均增长2.785%;1968年以后,教育投资增长1%,经济产出平均增长0.996%。 VAR模型(向量自回归模型)是一种以数据为导向的非结构化模型。在进行滞后阶数的检验后,我们建立起了ln(Xt)与ln(Yt)的VAR(4)模型,通过脉冲响应函数发现,当在本期给GDP一个百分点的正冲击后,将使教育投资在第一期增长3.94%,最大增长在第三期达到11.54%,第六期达到极小4.27%,从第九期后,基本在6%左右。这表明GDP受到外部条件的某一冲击后,会给教育投资带来同向的冲击,而且这一冲击具有显著的促进作用和较长的持续效应,这与我国一贯重视教育发展的实际相符。教育投资受到一个百分点的正冲击后,在第一期使得GDP增长2.36%,最小在第三期出现,为0.27%,其后逐步增大,在第八期达到1.63%,之后基本回稳在1.4%。这表明教育投资受到外部条件的某一冲击后,会给经济增长带来同向的冲击,这一冲击在前三期有减小的趋势,但三期之后则开始明显增大,反映出教育对经济增长的促进作用具有滞后效应和较长的持续效应。 VAR模型的方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度,来进一步评价不同结构冲击的重要性。教育投资受到外部条件的某一正冲击后,会给经济增长带来同向的冲击,这一冲击的贡献率在前三期较快增长,最大在第四期达到9.18%。而经济增长的冲击对教育投资增长的贡献率在前三期快速增长到29.71%,其后略有波动,总体上逐渐增加,到第15期的贡献率达到55.02%。 2、测算教育对经济增长的贡献率 数据的严重缺失是测算教育对经济增长贡献率的一大障碍,也是我们认为此前许多研究结果缺乏可信度的原因。为此,我们使用官方公布的1996-2005年省际面板数据,最大程度保证了数据的真实可靠和分析所需的样本容量。同时,仅使用近期数据,对发生巨大变化的我国社会经济现实来说,研究也更富有针对性和时效性。 我们通过对投入生产中的要素进行分析,提出了物质资本、劳动和教育因子等要素的计量方法。采用相对效率几何下降模式的永续盘存法推算各省的物质资本存量,所得数据从资本/产出比角度来看,是比较合理的;在对劳动要素的计量中,我们考虑了不同教育程度背景就业人员每周劳动时间上的差异,显然比简单使用就业人员人数作为劳动要素的投入量更加合理;我们以就业人员平均教育人力资本水平作为教育因子指标,为体现接受不同层次一学年教育的差异,借鉴“劳动简化法”对复杂劳动简化的思想,用各级教育生均教育经费之比作为接受相应层次教育一学年的简化权重比,计算出不同教育层次背景就业人员的平均教育人力资本水平。 依据内生经济增长理论,提出包含教育因子的总量生产函数,利用固定效应变截距面板数据模型估计出各投入要素的产出弹性后,测算出1996-2005年全国教育对经济增长的贡献率为4.08%。由此我们发现,教育的贡献率大大低于物质资本92.83%的贡献率,反映出我国的经济增长主要是靠物质资本的高投入拉动的,属于一种外延式的、粗放的增长模式。投资和消费的失衡、出口与国内需求的失衡、资源的短缺和环境的破坏等都是这种增长模式面临的问题,也是我国经济发展中亟待解决的问题,我们认为,解决问题的根本途径就是要大力促进教育的发展。 3、分地区的比较分析 我国地区间的发展差异是客观存在的。我们按通常的东部、中部和西部的区域划分方式,分析教育因子对经济增长贡献的地区差异。三个地区教育因子的年均增速分别为3.82%、2.66%、2.81%,对经济增长的贡献率分别为7.91%、2.52%、4.47%,随经济增速的地区排列呈U形分布。这表明,教育因子对经济增长的贡献率在各地区都不高,地区差异的主要表现是,在东部地区最高,中部和西部都较低,但西部还略高于中部。 4、对相似研究的综合对比 在测算教育对经济增长的贡献率时,由于总量生产函数模型的具体形式、一些指标的具体计量都还存有争议,因此我们一方面对这些方法本身进行介绍,另一方面也对采用这些方法可能得到的结果进行综合对比,在一定程度上进一步说明了本文研究方法的合理性和结论的可信度。 最后我们指出,我国近年来的经济增长主要是依靠物质资本的高投入来推动的,教育在经济增长中的作用没有充分发挥出来。政府教育投入的不足在一定程度上制约了教育的发展。因此,应充分认识教育投资对我国经济增长的重要性,始终将教育放在优先发展的战略地位,优化财政性教育经费的三级教育支出结构和城乡支出结构,提高教育投资效益,促进地区间教育与经济的协调发展,努力形成教育促增长、增长促投资、投资兴教育的良性循环。
【关键词】：教育 经济增长 动态分析 生产函数 面板数据 贡献率
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：F224;G40-054
【目录】：

• 摘要3-7
• Abstract7-13
• 1. 引言13-21
• 1.1 问题的提出13-18
• 1.1.1 教育在经济中的作用13-16
• 1.1.2 “读书无用论”及教育经济研究中存在的问题16-18
• 1.1.3 研究的意义18
• 1.2 本文的研究思路18-21
• 1.2.1 研究视点和方法18-19
• 1.2.2 文章结构安排19-21
• 2. 理论概述21-31
• 2.1 经济增长因素分析21-22
• 2.1.1 丹尼森的分析21
• 2.1.2 库兹涅茨的分析21-22
• 2.1.3 现在的一般观点22
• 2.2 现代经济增长理论22-25
• 2.2.1 古典经济增长理论22-23
• 2.2.2 新古典经济增长理论23
• 2.2.3 内生经济增长理论23-24
• 2.2.4 经济增长理论的新进展24-25
• 2.3 教育与经济关系的定性分析25-27
• 2.3.1 经济对教育的决定作用25
• 2.3.2 教育对经济的促进作用25-27
• 2.4 教育对经济增长贡献的定量研究27-31
• 2.4.1 舒尔茨的教育收益率法27
• 2.4.2 丹尼森的增长因素分析法27-28
• 2.4.3 劳动简化法28-30
• 2.4.4 生产函数法30-31
• 3. 教育投资对经济增长影响的动态分析31-44
• 3.1 我国教育投资的现状31-33
• 3.2 有关教育投资对经济增长影响的研究33-35
• 3.3 数据检验35-38
• 3.3.1 相关性分析及断点检验35-36
• 3.3.2 序列平稳性检验36-37
• 3.3.3 协整检验37
• 3.3.4 Granger 因果检验37-38
• 3.4 误差修正模型38-40
• 3.4.1 长期均衡关系39-40
• 3.4.2 误差修正模型40
• 3.5 VAR 模型40-43
• 3.5.1 模型结果41
• 3.5.2 脉冲响应函数41-42
• 3.5.3 方差分解42-43
• 3.6 小结43-44
• 4. 教育对经济增长的贡献44-64
• 4.1 计量教育对经济增长贡献的模型和方法44-49
• 4.1.1 C-D 生产函数及其衍生模型45-48
• 4.1.2 本文拟用的总量生产函数模型48
• 4.1.3 要素贡献率的计算48-49
• 4.2 面板数据模型49-51
• 4.2.1 样本选取49
• 4.2.2 面板数据模型简介49-51
• 4.3 实证分析51-63
• 4.3.1 经济产出的度量51
• 4.3.2 物质资本投入的度量51-54
• 4.3.3 劳动投入量54
• 4.3.4 教育因子的度量54-60
• 4.3.5 教育对经济增长的贡献率60-63
• 4.4 小结63-64
• 5. 模型和数据的进一步讨论64-72
• 5.1 总量生产函数模型64-65
• 5.2 物质资本存量水平65-70
• 5.2.1 对折旧率水平的讨论65-67
• 5.2.2 对本文所用的物质资本存量数据的讨论67-70
• 5.3 对教育人力资本的不同计量70-72
• 5.3.1 以受教育年限来计量教育人力资本70
• 5.3.2 一种计量人群教育人力资本水平的设想70-72
• 6. 简要结论72-79
• 6.1 基本结论72-74
• 6.1.1 教育与经济增长紧密相关72
• 6.1.2 教育投资与经济产出相互影响72-73
• 6.1.3 教育对经济增长的贡献率不高，地区差异明显73-74
• 6.2 政策建议74-77
• 6.2.1 加大教育投入力度74-76
• 6.2.2 提高教育投资效益76-77
• 6.2.3 促进地区间教育与经济增长的协调发展77
• 6.3 研究展望77-79
• 6.3.1 本文的特点77-78
• 6.3.2 研究中存在的不足78
• 6.3.3 未来研究展望78-79
• 参考文献79-84
• 附录84-90
• 致谢90-91
• 在读期间科研成果目录91

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 管琳;;我国各省教育经费的聚类分析[J];现代阅读(教育版);2011年11期

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本文编号：447743